ST-Raptor是什么
ST-Raptor 是用在半结构化表格问答的工具，仅需一个 Excel 格式的表格和一个自然语言问题作为输入，能产生精确的答案。工具能处理多种半结构化表格布局，结合视觉语言模型和树构建算法，能灵活集成不同的大型语言模型。ST-Raptor 有两阶段验证机制，确保结果可靠。ST-Raptor 提供包含 102 个表格和 764 个问题的 SSTQA 基准测试，用在评估其性能。
ST-Raptor的主要功能
- 精确问答：仅需输入Excel格式的表格和自然语言问题，能生成精确答案。
- 多样化表格支持：支持多种半结构化表格布局，如个人信息表、学术表格、财务表格等。
- 多格式输入：支持从Excel、HTML、Markdown、CSV等多种格式输入表格。
- 无需微调：无需对模型进行额外的微调即可使用。
ST-Raptor的技术原理
- 视觉语言模型（VLM）：结合视觉语言模型，能理解和处理表格中的视觉信息。
- 树构建算法（HO-Tree）：通过树构建算法对表格结构进行分析和理解，提高对复杂表格的处理能力。
- 灵活集成大型语言模型（LLM）：支持灵活集成不同的大型语言模型，如Deepseek-V3、GPT-4o等，提升问答性能。
- 两阶段验证机制：通过两阶段验证机制，确保生成的答案准确可靠，避免错误答案的产生。
ST-Raptor的项目地址
- GitHub仓库：https://github.com/weAIDB/ST-Raptor
ST-Raptor的应用场景
- 企业财务管理：财务人员输入预算表，能快速获取答案，助力财务成本控制。
- 学术研究数据管理：科研人员输入实验数据表，能查询特定结果，加速研究进程。
- 人力资源管理：HR输入绩效表，能查询员工绩效，为管理决策提供支持。
- 金融风险评估：分析师输入风险数据表，能识别高风险客户，降低信贷风险。
- 物流供应链管理：管理人员输入物流订单表，能查询库存和运输情况，优化供应链。